Når man sammenligner prisfastsættelsen af Deepseek R1 med Meta Llama-modeller, kommer flere faktorer i spil, inklusive omkostningerne pr. Million tokens for input og output samt den samlede omkostningseffektivitet baseret på specifikke brugssager.
Deepseek R1 prisfastsættelse
- Input -tokens (Cache Miss): Deepseek R1 opkræver $ 0,55 pr. Million input -tokens. Men hvis input er cache, falder omkostningerne markant til $ 0,14 pr. Million tokens takket være dens cache -mekanisme, som kan spare op til 90% på gentagne forespørgsler [1] [4].- Output -tokens: Omkostningerne til generering af output -tokens er $ 2,19 pr. Million tokens [1] [4].
Meta Llama -modeller Prisfastsættelse
Priserne for Meta Llama -modeller, såsom LLAMA 3.1 og LLAMA 3.3, er ikke eksplicit detaljeret i de tilgængelige oplysninger. Det bemærkes imidlertid, at LLAMA 3.3 tilbyder betydelige omkostningsbesparelser sammenlignet med tidligere versioner med op til 80% reduktion i de samlede ejerskabsomkostninger (TCO) på grund af forbedret effektivitet og prisjusteringer [2]. Derudover nævnes LLAMA 3.1 70B Instruct for at være ca. 4,3 gange billigere end DeepSeek R1 for input- og output -tokens [10].Omkostningseffektivitetssammenligning
- Deepseek R1 er kendt for sine konkurrencedygtige priser og cache -fordele, hvilket kan reducere omkostningerne for gentagne opgaver betydeligt. Det er især omkostningseffektivt til applikationer, hvor forespørgsler ofte gentages.- Meta Llama -modeller, især LLAMA 3.3, tilbyder betydelige omkostningsbesparelser gennem forbedret effektivitet og reduceret prisfastsættelse. Dette gør dem meget omkostningseffektive til store AI-applikationer, især sammenlignet med tidligere versioner som LLAMA 3.1.
Sammenfattende, mens Deepseek R1 tilbyder konkurrencedygtige priser med betydelige cache -fordele, giver Meta Llama -modeller, især de nyere versioner som LLAMA 3.3, betydelige omkostningsbesparelser gennem effektivitetsforbedringer og prisjusteringer. Valget mellem disse modeller afhænger af specifikke applikationsbehov, såsom hyppigheden af forespørgsler og omfanget af AI -operationer.
Citater:
[1] https://apidog.com/blog/deepseek-r1-review-api/
)
[3] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.2-1b/deepseek-r1
[4] https://writsonic.com/blog/deepseek-r1-review
[5] https://prompt.16x.engineer/blog/deepseek-r1-cost-pricing-hastighed
[6] https://www.llama.com
[7] https://www.prompthackers.co/compare/llama-3.1-8b/deepseek-r1
[8] https://www.byteplus.com/en/topic/397492
[9] https://artificialanalysis.ai/models/deepseek-r1
[10] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/llama3-1-70b-instruct
)